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不管是老手媽媽還是新手媽媽都看這邊!我們都知道所有的產品裡,小朋友的商品應該是最難選的

小朋友長得又快,過了一個時期又瞬間抽高,怎麼選是一門很大的學問了,也可以避免買錯捶心肝~~1133283357.gif1133283357.gif

因為網路很發達,臉書又這麼普及媽咪買東西更是方便,尤其媽咪一定會到很多親子網站或是親子社團去了解產品的優缺點

不過看了這麼多網站真真假假的資料,【ANPANMAN 麵包超人】麵包超人水炮槍-2件組(3歲- /洗澡玩具/戲水)是我在看到最多人推薦的好物

對於我這個精打細算的好媳婦好媽媽來說,真是太棒囉!1133283355.gif

通常有在關注相關婦幼產品的媽媽,不用考慮了,這款是我花有夠多時間才彙整出來的好物,不怕比較的啦

很多媽咪也都大推這款產品,真的很值得入手!

到貨速度也很快,光這一點就大推了!

所以我個人對【ANPANMAN 麵包超人】麵包超人水炮槍-2件組(3歲- /洗澡玩具/戲水)的評比如下

質感:★★★★

使用爽感:★★★★☆

性能價格:★★★★☆

趁現在宅經濟發酵,大家又很保護小朋友不隨意出門,網購就變成媽咪們在家的興趣了~

而且廠商優惠只在這個時候~~1133283362.gif1133283362.gif

不然被掃光了也只能怪自己速度不夠快~下次記得手刀加速啊!

詳細介紹如下~參考一下吧

完整產品說明

 

本商品由總代理公司出貨

  
 

 洗澡或游泳池戲水都適用喔! 

2種出水方式可自由切換,打水仗更加有趣!

將水炮槍前端放入水裡,拉麵包超人人偶手把向上拉,就可將水吸入管子內,

有2種出水方式(水柱、水花),轉動前端轉鈕,即可自由切換喔!

操作簡單,拉住人偶手把向前推壓,戲水大戰就開始嚕! ※不需電池

 
 

吸水方法

請將水炮槍前端放入水中,拉住麵包超人人偶手把,向上拉,水即可吸入。

水柱切換方法

請轉動水炮槍前端的轉鈕,即可自由切換不同出水方式。

 

 

 




 

 

 


品牌名稱

 

 

 

  •  

材質

  • 塑膠
  • ABS

保固期

  • 7天保固期
  • 新品瑕疵

商品規格

  • 材質:塑膠(ABS、MABS)、合成橡膠
    數量:1
    產地:中國製

 

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參與者說出50句話時會收集他們的神經活動。機器學習算法可以預測所收集數據的含義。該系統的精度各不相同,但結果令人鼓舞。 ... 這只是一個開始,但是卻非常令人興奮:將大腦活動轉化為文本的系統。對於那些無法說話的人,例如患有鎖定綜合徵的人,這將改變生活。目前,這有點像看大霧,但是舊金山加利福尼亞大學Chang實驗室的研究人員已經訓練了一種機器學習算法,可以從神經元數據中提取含義。該研究的合著者約瑟夫·馬金(Joseph Makin)告訴《衛報》:「我們還沒有到那兒,但是我們認為這可能是言語假肢的基礎。」該研究發表在《自然神經科學》雜誌上。 為了訓練他們的AI,Makin和合著者Edward F. Chang試聽了四名參與者的神經活動。作為癲癇病患者,每個參與者都植入了腦電極以監測癲癇發作。 向參與者提供了至少要朗讀三遍的50句話。正如他們所做的那樣,研究人員收集了神經數據。(還進行了錄音。) 該研究列出了參與者列舉的少數句子,其中包括: 「那些音樂家和諧地融為一體。」「她穿著溫暖的羊毛羊毛工作服。」「那些小偷偷走了三十顆珠寶。」「廚房裡亂七八糟。」 ... 該算法的任務是分析收集的神經數據,並預測何時生成數據。(與參與者音頻記錄中捕獲的非語言聲音相關的數據首先被剔除。) 研究人員的算法很快就學會了預測與神經數據塊相關的單詞。AI預測說出「一隻小鳥在看著騷動」時生成的數據將意味著「那隻小鳥在看著騷動」非常接近,而「用梯子救貓和那隻男人」被預測例如,「將使用哪個梯子來營救貓和人。」 準確性因參與者而異。Makin和Chang發現,基於一個參與者的算法在訓練另一個參與者方面具有先機,這表明隨著時間的推移和重複使用AI的訓練會變得更加容易。 衛報與專家克里斯蒂安·赫爾夫(Christian Herff)進行了交談,後者發現該系統令人印象深刻,因為它為每個參與者使用不到40分鐘的訓練數據,而不是其他嘗試從神經數據中提取文本所需的大量時間。他說:「通過這樣做,它們可以達到迄今為止尚未達到的精確度。」 先前從神經活動中獲取語音的嘗試主要集中在構建語音的音素上,而Makin和Chang則專注於整體單詞。該研究說,儘管肯定有比音素更多的單詞,因此這構成了更大的挑戰,「連續語音中任何特定音素的產生都受到其前音素的強烈影響,從而降低了其可分辨性。」 為了最大程度地降低基於單詞的方法的難度,口頭句子總共使用了250個單詞。 ... 顯然,還有改進的空間。AI還預言「那些音樂家很棒的和諧」是「菠菜是著名的歌手」。「她穿著溫暖的羊毛羊毛工作服」被誤認為「綠洲是海市rage樓」。「那些小偷偷走了三十顆珠寶」被誤解為「哪個劇院放映了鵝媽媽」,而算法預測的數據「廚房裡亂了」表示「有幫助他偷了餅乾」。 當然,這項研究涉及的詞彙是有限的,句子範例也是如此。Makin指出,「如果您嘗試使用的[50個句子]之外,解碼會變得更加糟糕。」 另一個明顯的警告來自這樣一個事實,即AI是根據每個參與者大聲說出的句子來訓練的,這對於被鎖定的患者是不可能的。 Makin和Chang的研究仍然令人鼓舞。對於其中一位參與者的預測,只需進行3%的微小修正即可。這實際上比人類轉錄中發現的5%錯誤率要好。 想了解更多精彩內容,快來關注

 

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